2022年，全球流程挖掘市场规模预计将达70多亿人民币，而目前中国流程挖掘行业尚处于市场启蒙期，仅少数大型企业与机构对流程挖掘进行了初步或尝试性的投入。从目前来看，原生流程挖掘厂商会直接面向客户输出流程挖掘能力，在帮助客户发现流程问题的基础上，通过自身或者与生态伙伴合作来为客户提供流程优化解决方案。大部分原生流程挖掘厂商在夯实自身产品技术能力的同时，也会较为重视上下游生态伙伴的建立。

那么在整个市场竞争中原生流程挖掘厂商具有哪些优势？流程挖掘在技术层面还存在哪些瓶颈？推动流程挖掘行业往前发展的重要的因素有哪些？基于以上问题「RPA中国」专访了凡得科技董事长兼CEO海广跃，凡得科技首席技术顾问、山东理工大学刘聪教授，深度分享了凡得科技作为原生厂商在流程挖掘领域的丰富实践与行业见解。

以下为RPA中国专访原文。

01

市场：流程挖掘是个慢活儿，爆发起来势不可挡

RPA中国：从目前的厂商格局来看，市场中的玩家主要集中在原生流程挖掘厂商、RPA 厂商， 此外还有其他类型的厂商也在参与其中吗？

海广跃：从全球来看，目前市场上在做流程挖掘的厂商除了原生的流程挖掘厂商之外，主要有四类玩家参与。第一类是RPA流程自动化厂商；第二类是像微软、IBM做企业服务的厂商通过收购相应的流程挖掘公司来扩充自己的产品矩阵；第三类是做iPaaS的，但是目前在国内还没有太多，在国外我们看到的也基本是收购的形式；第四类像ARIS这类BPM的技术服务商也在逐步入局中国市场。

RPA中国：像您刚才提到的做企业服务或者做BPM的厂商，目前已经布局到或开始布局流程挖掘的应该不多吧？

海广跃：对的，国内做企业服务的厂商大家知道的像用友、金蝶，但是他们和国外做企业服务的还是有一定的差距。从用友角度来讲他们是有在提流程挖掘，但是目前也还处在初级阶段。原来做BPM的公司往流程挖掘领域切入，虽然有但是他们的产品也不是很成熟，还处于概念阶段，为了有效地开拓了商用市场，他们也会与专业的流程挖掘厂商合作。此外，也存在部分其他产品技术背景的服务商（如智能运维厂商等）将流程挖掘纳入产品矩阵。

RPA中国：十几年前BPM就很火，但没有做起来的主要原因是什么？未来会有更多的BPM厂商来入局流程挖掘吗？

海广跃：主要有两点因素。一是国内公司在咨询能力方面有欠缺，对流程不熟、对流程管理没有经验、对行业不了解的话就很难帮助用户去设计流程、做流程管理。二是有开源的产品出来，很多用户自己就开始利用开源的BPM产品在做，基本上就把这条路堵了。这是当时没有做起来的两点重要原因，所以现在他们开始转向低代码或其他不同的方向，我认为从短期角度来讲BPM厂商往流程挖掘领域转还是有一定难度的。

RPA中国：进入中国市场的海外厂商有哪些？国内厂商在部署与服务商、本地化方面具备优势，国外市场产品成熟度相对较高，除了此方面的差异外，是否还存在其他的竞争差异？

海广跃：一些客户常用的海外厂商产品包括：Celonis、UiPath（收购了ProcessGold）、IBM（收购myinvenio）、微软（收购Minit）。

国内外厂商的主要区别在于场景化和人工智能利用两方面。

场景化：国外企业更注重于效率和人工成本的降低，但是在中国互联网发展过程中，中国场景化的提出会比国外快很多。国外讲产品化，产品化的核心就是把抽象东西做出来，为客户提供工具化的产品，但不会关注客户的定制和特殊需求。但在中国互联网公司，场景化的含义是更关注客户的个性化的需求，因此中国的场景化更明显。

人工智能：中国的人工智能技术发展非常快。我们过去的整个的业务流程大多是从西方搬运过来的，先将整个流程固化，固化完又希望对流程做改造，也就是智能化。在做智能化的过程中，国外往往慢于国内，包括引入AI、大数据分析等技术。例如我们很多厂商在一开始做RPA的时候与AI相结合，所以在国内人工智能的运用要比国外快很多。

RPA中国：那么与RPA相比，国内的流程挖掘市场发展趋势如何？

海广跃：RPA在中国出现没多久市场就很快起来了，我觉的流程挖掘没有那么快。

粗浅来看有三点因素：1、使用 RPA能直接见到比较直观的成效；2、在投入上它是数字化创新的一个实践，不会更改或重塑之前的系统，对用户来说实践付出的成本要小一些；3、不会牵扯不同部门或组织间的多方利益关系。

RPA赋能的是一个节点，只会将一个节点下的一个任务去做自动化，不会把若干个节点串起来，赋能的是执行层。而流程挖掘能够把一个部门甚至跨部门的流程节点串联起来，它赋能的是组织，至少也是该组织的负责人。举例来说，RPA关注的是员工层面的效率和成效，流程挖掘关注的是端到端的流程，解决部门及跨部门的效率和成效问题。

当前数字化转型的核心是组织的扁平化，想要实现L1-L6整个金字塔的扁平化，就需要效率得到极大地提高。提高的关键就是技术的运用，必须由技术带来组织和流程的变革才能实现整体的数字化转型。技术的改变很快，但是流程的改变很慢，组织的改变更慢。所以这个事情是个慢活儿，但爆发起来势不可挡。

02

技术：要做通用的方法

RPA中国：现在流程挖掘在技术层面会存在哪些瓶颈？

刘聪：从学科来看，流程挖掘理论和研究虽然经历了20多年的发展，然而还不是很成熟，很多核心算法瓶颈并没有完全突破。比如最简单的通过日志来挖掘一个流程模型，目前还没有一个在任何场景下都通用的算法。现在之所以大家不把它当做一个难题，是因为现有的商业工具大都只是简单将一个流程日志转化成有向图来展现，这就是所谓的“流程浏览器”，这个过程本质上并不涉及的我们所谓的挖掘算法，而是一个直观的数据可视化的过程。

另外产品和技术能力面临的挑战还包括：1、数据提取耗时、数据质量差；2、根因分析结果准确性不高；3、模型挖掘能力有限；4、面向实时数据的流程预测性监控能力不足；5、合规性检查效率低；6、平台分析结果不具操作性。

RPA中国：在技术突破方面，除了需要对场景各方面深度了解，还有哪些其他的方式？

刘聪：现在流程挖掘学术领域在研究的一个重点就是要做通用的方法，但是通用的方法也有利弊，利的地方就是大家都可以拿来在此基础上做调整，弊端就是不能直接使用。产业界需要具备的能力是，在通用的方法上按照自己的目标或场景做调整，这样两者才能结合起来，但是目前在这方面国内外的产业界的研发能力和水平都还比较局限，这也是目前产业界所面临的人才瓶颈问题。

RPA中国：采购流程挖掘产品应该如何体系化思考和选择，哪些重要指标是值得用户去关注的？

海广跃：这个事情很难单用指标来做选择，因为这是一系列的不断演进的旅程。

首先从用户角度来讲，需要成立一个流程智能卓越中心（CoE），流程智能卓越中心是将流程挖掘深入有效地嵌入组织，有效管理和协调组织内的流程、数据资源等。因为这其中最难的事情其实是跨部门的数据抓取，原有数据在各个部门处于分散状态，从下到上很难推进，所以这才是最大的问题。

其次，有了CoE部门，先确定要做的KPI，去定义流程挖掘的考核成效。如果没有考核，大家在执行的过程中都是盲目的状态。以某企业OA系统为例，可视化出来的流程考核KPI是：希望审批不超过3层，时间不超过7天，返工次数不超过3次，这样设计出端到端的流程后就能清楚看到哪个流程有堵塞点，然后具体问题具体处理。

当然，流程挖掘产品的选择，特别要注意有没有算法的支撑，因为流程挖掘的算法上千种，对于不同流程和场景需要不同的算法支撑，缺乏准确算法支撑的流程挖掘产品可以可视化出不同的流程变体，但很难还原出标准的流程模型，以及进行准确的合规分析和性能优化！

进而，从业务成效方面讲，如何结合流程视角和数据分析视角形成业务的BI能力，是另一个关键点。流程视角包括四个方面：时间、组织、控制流、质量这四个维度。结合业务KPI和流程视角四维度对整个流程来做端到端的梳理，会形成对流程和业务的深度洞察，助力关键决策！

03

实践：企业的全域数字化建设

RPA中国：凡得科技创始团队的核心背景是有丰富的流程挖掘相关经验？还是只是有海外一些大的技术服务公司的经验？我们经验会聚焦在哪个方面？

海广跃：企业的数字化转型目前还处于特别初级的阶段，未来大家都希望自己的企业转型成数字化企业，而转型的路径中有很重要的一条就是把流程做数字化。这个路径图我把它称之为“MAP”智能地图，通过凡得科技的“MAP”智能地图，助力企业从现在迈向未来的数字化企业，这也是凡得科技的三个主要的核心能力。

MAP的第一M代表管理（Management），也就是说团队必须对企业的整体流程和管理有经验，把管理思想变成流程，从流程再变成线上的系统。只有系统沉淀了日志，有了数据，才能做流程挖掘。

MAP的第二A代表算法（Algorithm），这里包括了流程科学算法和数据科学算法两部分。从数据抓取到整个流程的发现，包括BPMN模型还原等，整个过程中涵盖了很多算法，尤其在流程实时监控的时候，我们需要对流程做一些预测，而传统的方法是用机器学习做数据分析，发现业务、流程的断面（Snapshot)，找他们之间的相关性。而流程科学本身有一个时间轴，它需要沿着时间轴来找前后的因果关系，所以把流程科学和数据科学结合起来形成流程挖掘算法，这里边既需要有流程科学的流程算法，也需要有数据科学的数据算法比如机器学习，并把相应的算法整合起来。

MAP的第三P代表最佳实践（Practice）。即使你有很好的算法和很好的管理经验，不能落地到场景对行业产生价值，那就没有任何意义。举例来说，某著名车企它的喷涂车间流程有70多个节点，涉及MES智能制造系统、质量管理系统、供应链系统、排班系统等，如何利用流程挖掘把场景落地衔接、如何产生效益？必须有车企的实践经验，才能帮助其有效改进自动化流程。

RPA中国：我们提出了一个“企业的全域数字化建设”概念，后续凡得科技除了基于流程挖掘之外，还会围绕企业的数字化转型综合能力做延伸吗？

海广跃：“企业的全域数字化建设”涵盖了我们的两个定位。

第一，如果我们想搭建一整套全域的超级自动化，流程挖掘就是整个超级自动化的核心底座，或整个面向未来新一代IT架构的核心底座。

第二，我把它定义成一个大的框架。因为我们通过流程看到的是全局，流程挖掘的核心是把企业中的人、物、数据和流程串联了起来，然后结合其他的技术让超级自动化这整个事情发生，所以流程挖掘也是所有这些企业基础和全域数字化技术之间的一个核心桥梁。

关于未来技术怎么发展，从凡得的角度来讲，第一我们会和全域技术里所有的友商合作，只有把整个生态基础形成之后，才能更好的支撑企业从今天往未来的数字化去转型。

第二我们会在流程挖掘平台上形成企业业务的端到端闭环，包括从流程发现-流程实施监控-流程执行的全过程。

RPA中国：流程挖掘在企业中的商用实践，会是自上而下推动居多，还是自下而上推动居多？

海广跃：对于这个问题我觉得它没有一个绝对方式，就看哪种更适用于一些企业当时的市场策略。但是如果是自上而下来推动，我觉得它的难度更大，周期也更长，因为这种方式更体系化，因此所产生的价值也会更大。

RPA中国：在凡得现在所服务的客户当中，主动的能够想要去采用流程挖掘技术，以及被动式的我们去主动推荐，两者是什么样的占比情况？

海广跃：首先，我们现在做的事情其实仍处于0-1的阶段，而不是1-N。0-1的含义是不论是客户找过来，还是我们找客户都是为了不断地在0后边加1，也就是不断地积累经验、打磨产品，最后使产品变成1，形成真正产品化。如果找的客户都是重复性做一个审批流程，虽然有商业价值，但是对整个市场的发展没有任何意义，所以我们现在对于主动找来的客户也是有选择的。第二，我们会主动找不同的场景，核心也是为了通过在0后边加0.1，最后形成1。0-1的核心是做了多少个不同的流程，这是我们对市场理解。所以你提到的对于客户是主动还是被动都不重要，重要的是怎么做PMF（产品和市场达到最佳的契合点）。

RPA中国：凡得现在的客户主要集中在哪几个领域？像金融、政务这类的客户，我们看到相对在整个行业的应用来说是比较少的，是什么原因？

海广跃：凡得现在的客户集中于能源、制造、汽车、科技公司四个领域。

政务领域本身信息化较慢，因为它整个的流程比较分散，产生跨系统之间的集中效益相对来说比较难。

对于金融领域来讲，它的信息化程度非常高，目前尚未表现出较强的实践动力，主要可能是因为，出于监管要求、合规风险考量难以对既定流程进行改造。

RPA中国：在安全合规问题上凡得有哪些具体的实践方法？

海广跃：安全合规包含了三个层面的意思。第一是基础设施安全，第二是软件本身安全，第三是数据安全。

就基础设施安全来看，我们包括了公有云和私有云两种部署方式。公有云部署会把安全的适配性做完；私有云部署会和用户一起来做相关的安全等保。

第二关于软件本身的安全，我们会有相应的第三方工具来评估及测试，并提供相应报告。

第三数据安全，数据安全包括两部分，一是客户本身的数据，首先在使用之前会签署相应的保密协议；其次在分析之前会做脱敏处理。

RPA中国：面临客户一些可扩展性需求，在安全性方面是否也有一些方法？

海广跃：我们可以在做数据聚合的时候分区去管理。比如我们做的数据来自物资、财务和营销，在做聚合的时候就会把这些数据做隔离。即使对同样一个财务数据，但它同时来自国内/外两个渠道，我们也可以在这个层面上做隔离。如果再有新的需求增加，还可以再分各自的隔离区，做相应的拓展，最后再整合，这是我们的策略。

04

未来：利用流程挖掘撬动整个企服市场

RPA中国：现在流程挖掘的市场规模能达到千万级吗？未来几年市场增速能够持续在什么样的状态？

海广跃：国外市场已经初具规模，据Gartner研究报告，2022年全球流程挖掘软件市场规模可达到10亿美元，预计到2025年将达到22.5亿美元，从2021年到2025年，年复合增长率为32.6％。国内市场刚刚起步，需要一段时间培育，而且国内主要的案例还大多来自国外的厂商。

有两点原因，一是和国外产品相比在整体功能方面我们还有一定差距；二是虽然在整个场景化以及和AI的结合层面上中国有优势，但这个优势也还需要我们不断的对自身产品进行打磨。目前在国内我们还处在一个流程挖掘技术认知的过程，想把流程挖掘市场撬动，这个过程至少需要2-3年。短期我们觉得增速能够在20%-30%应该算一个合理的区间，后期如果有商业爆发点，应该也能够达到翻倍的效果。

RPA中国：流程挖掘行业现在面临的挑战有哪些？

海广跃：第一、中国本身的ToB软件目前还没有形成规模，相较于国外还有很大的差距，中国企业服务市场依然任重道远。

第二、如果想有所突破，需要行业携手并肩来打造生态。从凡得的角度来讲，短期的重点是继续打磨把产品做好，并且希望和国内外的ERP、RPA、BPM、iPaaS的企业、以及咨询公司合作，大家一起把生态建立起来。

第三，需要和工信部、信通院这些做标准化的组织一起把整个行业的标准建立起来。

第四、希望流程挖掘的伙伴们能够一起打磨一些网红级别的场景，利用这些场景来为企业创造价值，做最佳实践，这样才能把名声做起来。

第五、国内的数据质量比较差，比如如何发现问题数据，如何把数据失真度降低等问题也亟待解决。

第六：市场的发展也需要资本的推动，但是目前面临整体的经济下滑局势，如何有效的把我国的产业资本引入来推动企业服务发展，也是关键。

第七：最核心的是人才问题，国内的流程挖掘人才培训体系，需要培养的是不光有技术，还要有理论、懂原理的一批人。刚开始我们靠技术，越往后走还是要创新。

在人才问题上，我认为发现问题远远比解决问题更重要，所以在如何培养我们发现问题的能力方面，流程挖掘就相当于一把打开发现问题能力的钥匙，因为其包括了：

第一、流程思维的能力。

第二、人机融合的决策能力。虽然很多大的企业过程都在做自动化，但关键节点上依然需要人。企业整体的决策能力一定是一个“人机融合”的产物。所以我们希望通过流程挖掘，可以赋能人、信息、知识来做最后的辅助决策。

第三、流程的复利能力。如果流程挖掘，能够把RPA和AI串联起来，这时候的流程就能形成复利，这个复利是指数性增长带来的能力。

所以站在组织、技术、业务三个层面的视角去看，如何利用流程化技术驱动组织和业务的变革是最重要的，也是我们企业全域数字化实践建设理念的一个基本方向。

RPA中国：推动流程挖掘行业往前发展的重要因素有哪些？

海广跃：要想从用户角度去做流程挖掘，基础是核心业务要上线，而数据稳定可靠是基础中的基础，这个数据必须是高可用的，并且具备了完整性、一致性、有效性、准确性。

企业有没有动力去做流程优化也是最大的问题，主要影响因素包括：

第一，当前整个行业在下行，发展变慢了，效率和成本就成了最大的问题。

第二，流程的合规性也是一个很重要的动力。

第三、未来整个的整合生态给客户带来的业务价值也非常重要。

中国的整个软件生态是非常分裂的，而国外无论是技术能力，还是整个生态融合都比国内好一些。因为我们的企业要做数字化转型，之前基本都是单点在做，没有从体系化、全域的视角出发，这也是我们提到的全域数字化建设的重要意义。而流程挖掘在其中的价值，就是它具备了贯穿和体系化的构建能力，以它为切入点去帮助企业做数字化也是一个非常崭新的机会，希望像凡得这样的企业中间力量能够把它带动和突破。

我希望流程挖掘未来能够是一把打开数字化转型潘多拉盒子的钥匙，通过流程挖掘，透过日志数据，真正的把数据变成信息，把信息变成知识，然后将它输出发挥价值，利用流程挖掘这样一个小的切入点，真正带动整个中国企业服务市场的腾飞。